Avaliação de Estratégias de Integração entre Classificadores Transformer e Modelos de Linguagem de Grande Porte para Detecção de Dados Pessoais em Código-Fonte Java
Dados pessoais; PII; Código-fonte Java; Modelos de Linguagem de Grande Porte; Classificadores Transformer; Engenharia de Software sensível à privacidade
Esta dissertação investiga estratégias para detecção de informações pessoalmente identificáveis (PII) em código-fonte Java, com foco na identificação de valores explícitos de dados pessoais em nível de entidade. O estudo compara três arquiteturas sob condições controladas: uma abordagem baseada em classificadores Transformer, uma arquitetura híbrida na qual um modelo de linguagem de grande porte (Large Language Models - LLM) atua como juiz contextual sobre candidatos gerados por classificadores, e uma abordagem LLM-only baseada em extração estruturada. A avaliação utiliza um conjunto sintético de trechos Java anotados, critérios comuns de comparação, value-level matching e métricas microagregadas de precisão, recall e F1-score. Os resultados indicam que o ensemble de classificadores apresenta maior cobertura, mas aumenta a carga de falsos positivos; a arquitetura híbrida eleva a seletividade, porém reduz substancialmente o recall ao descartar parte dos verdadeiros positivos; e a abordagem LLM-only, quando combinada com validação, sanitização e normalização determinísticas, apresenta o melhor equilíbrio entre precisão e recall nas condições avaliadas. O trabalho contribui com evidências empíricas e um arcabouço experimental reprodutível e auditável para apoiar a análise de código sensível à privacidade.